CN111228813B - 虚拟对象的控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

虚拟对象的控制方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种虚拟对象的控制方法、装置、设备及存储介质，涉及人计算机和互联网技术领域。所述方法包括：获取参与游戏对局的n个阵营的游戏策略，每个阵营中包括至少一个AI虚拟对象，n为正整数；获取与n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，游戏剧本包括m个按序执行的剧本阶段，m为正整数；对于m个剧本阶段中的目标剧本阶段，确定各个AI虚拟对象在目标剧本阶段中分别对应的AI行为方案；控制各个AI虚拟对象在目标剧本阶段中，分别执行对应的AI行为方案。本申请实施例实现了一种支持剧情和团队玩法的AI控制方案，提升了AI控制效果。

Description

虚拟对象的控制方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及计算机和互联网技术领域，特别涉及一种虚拟对象的控制方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在一些游戏应用程序中，提供有AI(Artificial Intelligence，人工智能)虚拟对象，AI虚拟对象是指游戏中基于AI技术控制，而非由人类玩家控制的虚拟对象。
在相关技术中，对每个AI虚拟对象进行独立控制，但对于一些需要支持剧情和团队玩法的游戏来说，这种独立控制的方案显然无法满足实际应用需求。
发明内容
本申请实施例提供了一种虚拟对象的控制方法、装置、设备及存储介质，可以实现支持剧情和团队玩法的AI控制方案，提升了AI控制效果。所述技术方案如下：
一方面，本申请实施例提供了一种虚拟对象的控制方法，所述方法包括：
获取参与游戏对局的n个阵营的游戏策略，所述阵营中包括至少一个AI虚拟对象，所述n为正整数；
获取与所述n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，所述游戏剧本包括m个按序执行的剧本阶段，所述m为正整数；
对于所述m个剧本阶段中的目标剧本阶段，确定各个所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中分别对应的AI行为方案；
控制各个所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中，分别执行对应的AI行为方案。
另一方面，本申请实施例提供了一种界面显示方法，所述方法包括：
显示游戏对局的用户界面，所述游戏对局有n个阵营参与，且所述阵营中包括至少一个AI虚拟对象，所述n为正整数；
当所述游戏对局进入到第一对局时段时，在所述用户界面中显示k个候选卡牌，每个候选卡牌对应于一种游戏策略，所述k为正整数；
响应于针对所述k个候选卡牌中的目标卡牌的选择指令，向服务器发送卡牌选择结果，所述卡牌选择结果用于指示所述n个阵营中的第一阵营选择所述目标卡牌；
接收所述服务器发送的游戏数据，所述游戏数据是基于所述n个阵营的卡牌选择结果确定出相应的游戏剧本之后，按照所述游戏剧本控制所述AI虚拟对象执行相应的AI行为方案得到的数据；
基于所述游戏数据刷新显示所述游戏界面。
另一方面，本申请实施例提供了一种虚拟对象的控制装置，所述装置包括：
策略获取模块，用于获取参与游戏对局的n个阵营的游戏策略，所述阵营中包括至少一个AI虚拟对象，所述n为正整数；
剧本获取模块，用于获取与所述n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，所述游戏剧本包括m个按序执行的剧本阶段，所述m为正整数；
方案确定模块，用于对于所述m个剧本阶段中的目标剧本阶段，确定各个所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中分别对应的AI行为方案；
方案执行模块，用于控制各个所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中，分别执行对应的AI行为方案。
另一方面，本申请实施例提供了一种界面显示装置，所述装置包括：
界面显示模块，用于显示游戏对局的用户界面，所述游戏对局有n个阵营参与，且所述阵营中包括至少一个AI虚拟对象，所述n为正整数；
卡牌显示模块，用于当所述游戏对局进入到第一对局时段时，在所述用户界面中显示k个候选卡牌，每个候选卡牌对应于一种游戏策略，所述k为正整数；
结果发送模块，用于响应于针对所述k个候选卡牌中的目标卡牌的选择指令，向服务器发送卡牌选择结果，所述卡牌选择结果用于指示所述n个阵营中的第一阵营选择所述目标卡牌；
数据接收模块，用于接收所述服务器发送的游戏数据，所述游戏数据是基于所述n个阵营的卡牌选择结果确定出相应的游戏剧本之后，按照所述游戏剧本控制所述AI虚拟对象执行相应的AI行为方案得到的数据；
界面刷新模块，用于基于所述游戏数据刷新显示所述游戏界面。
再一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述虚拟对象的控制方法，或者实现上述界面显示方法。
可选地，所述计算机设备为终端或服务器。
再一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述虚拟对象的控制方法。
再一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述界面显示方法。
还一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被处理器执行时，用于实现上述虚拟对象的控制方法。
还一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被处理器执行时，用于实现上述界面显示方法。
本申请实施例提供的技术方案可以包括如下有益效果：
通过获取参与游戏对局的n个阵营的游戏策略，然后获取与n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，对于游戏剧本中的每一个剧本阶段，确定各个AI虚拟对象在该剧本阶段中分别对应的AI行为方案，然后控制各个AI虚拟对象在该剧本阶段中分别执行对应的AI行为方案；一方面，通过定义游戏剧本，每个游戏剧本包括多个按序执行的剧本阶段，每一个剧本阶段定义了一个时间段内游戏对局的进程和走势，多个剧本阶段按序组合执行，即可以产生具有剧情的游戏对局；另一方面，通过确定各个阵营中包含的AI虚拟对象分别对应的AI行为方案，然后分别执行每个AI虚拟对象分别对应的AI行为方案，实现了团队性的AI控制；综合上述两个方面，实现了一种支持剧情和团队玩法的AI控制方案，提升了AI控制效果。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一个实施例提供的实施环境的示例图；
图2是本申请一个实施例提供的虚拟对象的控制方法的流程图；
图3是图2实施例所涉及的剧本阶段的示意图；
图4是图2实施例所涉及的行为树的示意图；
图5是本申请一个实施例提供的AI设计模型的架构图；
图6是本申请一个实施例提供的界面显示方法的流程图；
图7是图6实施例所涉及的界面示意图；
图8是本申请一个实施例提供的虚拟对象的控制装置的框图；
图9是本申请一个实施例提供的界面显示装置的框图；
图10是本申请一个实施例提供的终端的结构示意图；
图11是本申请一个实施例提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
AI(Artificial Intelligence，人工智能)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。
本申请实施例提供的方案涉及人工智能技术在游戏领域的应用，基于人工智能技术实现游戏应用程序中的AI虚拟对象，从而对AI虚拟对象的行为进行智能控制。
请参考图1，其示出了本申请一个实施例提供的实施环境的示例图。该实施环境可以包括：终端10和服务器20。
终端10可以是诸如手机、平板电脑、游戏主机、电子书阅读器、多媒体播放设备、可穿戴设备、PC(Personal Computer，个人计算机)等电子设备。终端10中可以安装应用程序(如游戏应用程序)的客户端。
服务器20用于为终端10中的应用程序的客户端提供后台服务。例如，服务器20可以是上述应用程序的后台服务器。服务器20可以是一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。
终端10和服务器20之间可通过网络30进行互相通信。该网络30可以是有线网络，也可以是无线网络。
在本申请实施例中，游戏应用程序是一种养成类的策略卡牌游戏。在游戏中，用户(也即玩家)将化身职业电竞经理，组建培养自己的战队，并与其他用户进行实时的策略对战。在游戏对局过程中，不同的用户对应于不同的阵营，每个阵营中包括至少一个AI虚拟对象，用户以上帝视角纵览全图，排兵布阵，决定其控制的阵营中的AI虚拟对象的游戏策略。游戏应用程序根据参与游戏对局的各个阵营的游戏策略，采用本申请技术方案生成兼具剧情化和团队性的AI控制方案，实现对AI虚拟对象的行为控制。上述各个阵营之间的游戏模式可以是MOBA(Multiplayer Online Battle Arena，多人在线战术竞技)游戏模式、射击游戏模式等等，本申请实施例对此不作限定。
在本申请实施例中，AI虚拟对象是指游戏中基于AI技术控制，而非由人类玩家控制的虚拟对象。AI虚拟对象可以是人物形态，可以是动物、卡通或者其它形态，本申请实施例对此不作限定。AI虚拟对象可以三维形式展示，也可以二维形式展示，本申请实施例对此不作限定。
下面，将结合几个实施例对本申请技术方案进行详细的介绍说明。
请参考图2，其示出了本申请一个实施例提供的虚拟对象的控制方法的流程图。在本实施例中，各步骤的执行主体可以是上文介绍的服务器。该方法可以包括如下几个步骤(201～204)：
步骤201，获取参与游戏对局的n个阵营的游戏策略，每个阵营中包括至少一个AI虚拟对象，n为正整数。
在一个游戏对局中，有多个阵营参与，每个阵营由一个用户控制。例如，在一个游戏对局中，有2个阵营参与，记为阵营A和阵营B，用户A控制阵营A，用户B控制阵营B。每个阵营中包括的AI虚拟对象的数量可以相同，也可以不同。以两个阵营进行5V5对战为例，那么阵营A中可以包括5个AI虚拟对象，阵营B中也可以包括5个AI虚拟对象。
在本申请实施例中，阵营中包括的AI虚拟对象的行为，由用户选择的游戏策略决定。游戏策略是指控制阵营中的AI虚拟对象与其它阵营进行对战时的行为策略。例如，游戏策略可以包括攻击、防御、埋伏等多种。每个阵营的游戏策略由控制该阵营的用户选择确定。服务器获取n个阵营中的每个阵营分别对应的游戏策略。
步骤202，获取与n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，游戏剧本包括m个按序执行的剧本阶段，m为正整数。
游戏剧本是指用于定义游戏对局的进程和走势的信息。游戏剧本包括m个按序执行的剧本阶段，每一个剧本阶段定义了一个时间段内游戏对局的进程和走势，多个剧本阶段按序组合执行，即可以产生具有剧情的游戏对局。
在示例性实施例中，预先定义并存储多个游戏剧本，并构建预定义匹配关系。该预定义匹配关系包括至少一组游戏策略与游戏剧本之间的匹配关系。服务器从预定义匹配关系中，获取与n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本。例如，该预定义匹配关系可以如下表1所示(以2个阵营参与游戏对局为例)：
表1
Figure BDA0002377965100000071
如上表1所示，假设用户A控制阵营A，用户B控制阵营B，用户A选择游戏策略1，用户B选择游戏策略3，那么与之匹配的即为游戏剧本3。
游戏剧本中包括的剧本阶段，以及各个剧本阶段的内容、执行顺序等也可以预定义。例如，如图3所示，各个剧本阶段31可以构成一个有向图，在一个剧本阶段31结束之后，如还有指向的下一个剧本阶段31，那么进入下一个剧本阶段31。当一个剧本阶段31指向多个剧本阶段31时，剧本阶段31的选择可以通过选择节点32来实现，选择节点32根据预定义的选择规则，从多个剧本阶段31中选择一个剧本阶段31。
需要说明的一点是，一个游戏剧本可以对应多条同时执行的剧本流程，每一个剧本流程包括该游戏剧本中的多个剧本阶段按序组合得到的流程。因此，同一游戏对局中的不同AI虚拟对象，即便使用了同一个游戏剧本，也能够被分配到不同的剧本流程，从而提升了剧情控制的灵活性。
步骤203，对于m个剧本阶段中的目标剧本阶段，确定各个AI虚拟对象在目标剧本阶段中分别对应的AI行为方案。
目标剧本阶段可以是m个剧本阶段中的任意一个剧本阶段。AI虚拟对象的AI行为方案，是指用于自动化控制该AI虚拟对象在游戏对局中的行为的信息。在本申请实施例中，将整个游戏对局在时域上分段化，分段为若干个游戏剧本，每个游戏剧本又可以细分为若干个剧本阶段。例如，整个游戏对局可以包括开局、打团、发育、推塔等多个游戏剧本，打团可以细分为准备阶段、向团战区域靠近阶段、开团阶段、胜利方向敌方推进阶段等剧本阶段。针对每个剧本阶段，服务器会确定各个AI虚拟对象在该剧本阶段中分别对应的AI行为方案，从而实现了对AI行为方案的精细化划分和灵活组合，使得整个游戏对局的走势更加灵活可控。需要说明的一点是，上文列举的游戏剧本和剧本阶段的划分，仅是示例性和解释性的，在实际应用中，可以结合实际情况进行设计，本申请实施例对此不作限定。
在示例性实施例中，本步骤可以包括如下几个子步骤：
1、确定AI虚拟对象在目标剧本阶段中的角色分类；
角色分类可以预定义，例如包括输出、打野、辅助、坦克等不同的角色分类。角色分类可以结合实际情况进行设计，本申请实施例对此不作限定。服务器可以结合实时的对局情况，如各个AI虚拟对象的属性，如生命值、攻击力、防御力等，确定出各个AI虚拟对象在目标剧本阶段中分别对应的角色分类。
需要说明的一点是，服务器在确定出游戏剧本之后，即可以给各个AI虚拟对象分配相应的游戏角色。在每进入一个剧本阶段时，服务器可以执行一次角色映射，也即根据AI虚拟对象的游戏角色以及当前所处的目标剧本阶段，确定AI虚拟对象在该目标剧本阶段中的角色分类。上述角色映射关系可以预定义，本申请实施例对此不作限定。
2、根据AI虚拟对象的角色分类，为AI虚拟对象分配相应的AI控制器；
AI控制器用于确定AI虚拟对象的AI行为方案。可选地，AI控制器分配由角色控制器来完成，通过角色控制器根据AI虚拟对象的角色分类，为AI虚拟对象分配相应的AI控制器。
可选地，角色控制器可以有多个，每个角色控制器用于负责至少一种角色分类下的AI虚拟对象的AI控制器分配。例如，角色控制器包括A类角色控制器、B类角色控制器和C类角色控制器，其中，A类角色控制器用于负责输出分类下的AI虚拟对象的AI控制器分配，B类角色控制器用于负责打野分类下的AI虚拟对象的AI控制器分配，C类角色控制器用于负责辅助和坦克分类下的AI虚拟对象的AI控制器分配。
3、通过AI控制器确定AI虚拟对象在目标剧本阶段中的AI行为方案。
AI控制器在接收到某一个分配过来的AI虚拟对象之后，确定该AI虚拟对象在目标剧本阶段中的AI行为方案。可选地，AI行为方案可以预定义，AI控制器可以按照预定义的选取规则，从预定义的多个AI行为方案中，选择AI虚拟对象在目标剧本阶段中的AI行为方案。该预定义的选取规则可以结合实际情况进行设计，本申请实施例对此不作限定，例如根据AI虚拟对象的实时属性选取AI行为方案。
可选地，每个AI控制器可以是一个状态机，AI行为方案包括多个状态节点以及用于定义状态节点间切换的事件，每个状态节点对应于AI虚拟对象执行的一组行为。例如，当AI虚拟对象处于第一状态时，如果发生事件A，那么根据预定义的状态切换规则，控制AI虚拟对象从第一状态切换为第二状态，在从第一状态切换为第二状态的过程中，AI虚拟对象会执行一组行为，每一组行为可以包括一个或多个动作。通过上述方式，实现了对AI虚拟对象的自动化行为控制。
在示例性实施例中，AI控制器不直接确定AI虚拟对象的AI行为方案，而是把AI虚拟对象分配到对应的逻辑控制器，并且设置好逻辑执行所需的参数，然后由逻辑控制器分配AI行为方案。可选地，服务器通过AI控制器根据游戏对局的实时对局状况，将AI虚拟对象分配到相应的逻辑控制器，然后通过逻辑控制器确定AI虚拟对象在目标剧本阶段中的AI行为方案。针对不同的对局状况，预先设定对应的逻辑控制器，例如对于对线、集合、团战、抓人、追击等不同的对局状况，分别设置对线逻辑控制器、集合逻辑控制器、团战逻辑控制器、抓人逻辑控制器、追击逻辑控制器等。假设AI控制器确定游戏对局的实时对局状况为团战，那么AI控制器将AI虚拟对象分配到团战逻辑控制器，然后再由团战逻辑控制器为AI虚拟对象分配相应的AI行为方案。
步骤204，控制各个AI虚拟对象在目标剧本阶段中，分别执行对应的AI行为方案。
在确定出AI虚拟对象的AI行为方案之后，通过执行该AI行为方案，即可实现对AI虚拟对象进行自动化的行为控制。由于游戏对局中可以包括多个阵营，每个阵营又可以包括至少一个AI虚拟对象，对于每一个阵营中的每一个AI虚拟对象，服务器可以采用上文介绍的步骤流程，确定出该AI虚拟对象在目标剧本阶段中的AI行为方案，然后分别执行每个AI虚拟对象分别对应的AI行为方案，从而实现团队性的AI控制。
在示例性实施例中，本步骤可以包括如下几个子步骤：
1、根据AI虚拟对象在目标剧本阶段中的AI行为方案，确定与AI行为方案相对应的行为树；
2、通过行为树执行AI行为方案。
服务器中存储有预定义的AI行为方案与行为树之间的对应关系，对于每一个AI虚拟对象，在确定出该AI虚拟对象的AI行为方案之后，根据上述预定义对应关系，找到相应的行为树，然后由该行为树来执行AI行为方案。
如图4所示，其示例性示出了一个行为树40的示意图。该行为树40可以包括组合、条件、动作等不同类型的节点，通过条件判断以及动作之间的优先级，挑选出一个最合适的动作执行。
可选地，上述步骤204之后，还包括：在目标剧本阶段结束之后，获取游戏对局的实时状态数据；根据实时状态数据和预定义规则，从游戏剧本中选取目标剧本阶段的下一个剧本阶段。例如，通过上文介绍的选择节点，根据实时状态数据和预定义规则，从游戏剧本中选取目标剧本阶段的下一个剧本阶段，然后在确定出下一个剧本阶段之后，再次执行上述步骤203-204的流程。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案，通过获取参与游戏对局的n个阵营的游戏策略，然后获取与n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，对于游戏剧本中的每一个剧本阶段，确定各个AI虚拟对象在该剧本阶段中分别对应的AI行为方案，然后控制各个AI虚拟对象在该剧本阶段中分别执行对应的AI行为方案；一方面，通过定义游戏剧本，每个游戏剧本包括多个按序执行的剧本阶段，每一个剧本阶段定义了一个时间段内游戏对局的进程和走势，多个剧本阶段按序组合执行，即可以产生具有剧情的游戏对局；另一方面，通过确定各个阵营中包含的AI虚拟对象分别对应的AI行为方案，然后分别执行每个AI虚拟对象分别对应的AI行为方案，实现了团队性的AI控制；综合上述两个方面，实现了一种支持剧情和团队玩法的AI控制方案，提升了AI控制效果。
本申请实施例提供的技术方案，其AI设计模型的核心思路是基于逻辑的驱动关系，将整个AI划分为多个层级，每个层级包含多个独立的组件。通过分层、高度组件化的设计，层次间的依赖关系降低到了最少，添加新的游戏AI功能只需要在相应的层级添加对应的组件。在实际的游戏开发过程中，使用本方案可以减少AI的复杂度，提高代码的复用性。
在示例性实施例中，如图5所示，其示出了AI设计模型的架构图。该AI设计模型包括输入层51、时间驱动层52、角色控制层53、AI控制层54、逻辑层55和行为执行层56。
不同的层级之间需要严格的单向控制关系，例如输入层51驱动控制时间驱动层52，时间驱动层52驱动控制角色控制层53，角色控制层53驱动控制AI控制层54，AI控制层54驱动控制逻辑层55，逻辑层55驱动控制行为执行层56。
输入层51用于获取参与游戏对局的n个阵营的游戏策略，获取与n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，并初始化该游戏剧本的基本参数，如剧本类型、事件目标、事件区域、角色划分等。
时间驱动层52用于负责剧本阶段的选择，在一个剧本阶段结束之后，可以获取游戏对局的实时状态数据，然后根据实时状态数据和预定义规则，从游戏剧本中选取下一个剧本阶段。另外，时间驱动层52还用于分配和回收角色控制器。
角色控制层53包括多个角色控制器，每个角色控制器用于负责至少一种角色分类下的AI虚拟对象的AI控制器分配。角色控制器用于确定AI虚拟对象在目标剧本阶段中的角色分类，根据AI虚拟对象的角色分类，为AI虚拟对象分配相应的AI控制器。角色控制器可能不止包含一种角色的逻辑，可能包含多个角色的同时控制。角色控制器可以理解为一个逻辑上的剧本阶段，其生命周期与剧本阶段可以不同步，如角色控制器的生命周期内可以包括多个剧本阶段。另外，角色控制器还可用于分配和回收逻辑控制器。
AI控制层54包括多个AI控制器，每个AI控制器用于根据游戏对局的实时对局状况，为AI虚拟对象分配相应的逻辑控制器。AI控制器在接收到某一个分配过来的AI虚拟对象之后，根据实时对局状况为该AI虚拟对象分配相应的逻辑控制器。
逻辑层55包括多个逻辑控制器，逻辑控制器用于确定AI虚拟对象在目标剧本阶段中的AI行为方案。针对不同的对局状况，预先设定对应的逻辑控制器，例如对于对线、集合、团战、抓人、追击等不同的对局状况，分别设置对线逻辑控制器、集合逻辑控制器、团战逻辑控制器、抓人逻辑控制器、追击逻辑控制器等。逻辑控制器可以是一个多人玩法逻辑，整个游戏对局对应的全局逻辑由游戏对局开始时预创建，剧本阶段对应的阶段性逻辑可以由角色控制器负责分配。另外，逻辑控制器可以是预先创建，或者由角色控制器负责分配和回收。
行为执行层56包括多个行为树，每个行为树用于执行相应的一个AI行为方案。行为执行层56根据AI虚拟对象在目标剧本阶段中的AI行为方案，确定与该AI行为方案相对应的行为树，然后通过行为树执行AI行为方案。
请参考图6，其示出了本申请一个实施例提供的界面显示方法的流程图。在本实施例中，各步骤的执行主体可以是上文介绍的终端，如游戏应用程序的客户端。该方法可以包括如下几个步骤(601～605)：
步骤601，显示游戏对局的用户界面，游戏对局有n个阵营参与，且所述阵营中包括至少一个AI虚拟对象，n为正整数。
步骤602，当游戏对局进入到第一对局时段时，在用户界面中显示k个候选卡牌，每个候选卡牌对应于一种游戏策略，k为正整数。
第一对局时段可以是任意一个预定义的时段，也可以是根据游戏进程实时确定出的一个时段，本申请实施例对此不作限定。当游戏对局进入到第一对局时段时，也即在第一对局时段的起始时刻，终端在用户界面中显示至少一个候选卡牌以供用户选择。用户通过选择卡牌的方式，来选择其所控制的阵营的游戏策略。
示例性地，如图7所示，用户界面70中显示有3个候选卡牌71，每个候选卡牌71对应于一种游戏策略，例如包括进攻、防御、打野、埋伏等游戏策略。用户可以根据游戏对局中对战双方的经济、等级、出装等因素，决定接下来的游戏策略，并选择相应的候选卡牌71作为目标卡牌。
步骤603，响应于针对k个候选卡牌中的目标卡牌的选择指令，向服务器发送卡牌选择结果，卡牌选择结果用于指示n个阵营中的第一阵营选择目标卡牌。
可选地，用户点击目标卡牌，触发对应于目标卡牌的选择指令。终端在接收到对应于目标卡牌的选择指令之后，向服务器发送卡牌选择结果，卡牌选择结果中可以包括目标卡牌的标识信息，同时还可以包括客户端当前登录的用户帐号。
步骤604，接收服务器发送的游戏数据，该游戏数据是基于n个阵营的卡牌选择结果确定出相应的游戏剧本之后，按照游戏剧本控制AI虚拟对象执行相应的AI行为方案得到的数据。
服务器在接收到参与游戏对局的各个客户端发送的卡牌选择结果之后，便确定了n个阵营的游戏策略，然后执行上文实施例介绍的AI控制方案，得到游戏数据。游戏数据可以包括各个AI角色的位置、属性，以及游戏场景中的其它虚拟对象或虚拟物品的位置、属性等参数，本申请实施例对此不作限定。
步骤605，基于游戏数据刷新显示游戏界面。
示例性地，如图7所示，根据对战双方的卡牌选择结果，确定在游戏地图72的下路区域73发生一场团战，在该团战过程中，服务器执行上述AI控制方案得到游戏数据，并下发给客户端。客户端基于游戏数据刷新显示游戏界面70。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请方法实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请方法实施例。
请参考图8，其示出了本申请一个实施例提供的虚拟对象的控制装置的框图。该装置具有实现上述虚拟对象的控制方法示例的功能，所述功能可以由硬件实现，也可以由硬件执行相应的软件实现。该装置可以是上文介绍的服务器，也可以设置在服务器中。该装置800可以包括：策略获取模块810、剧本获取模块820、方案确定模块830和方案执行模块840。
策略获取模块810，用于获取参与游戏对局的n个阵营的游戏策略，每个阵营中包括至少一个人工智能AI虚拟对象，所述n为正整数。
剧本获取模块820，用于获取与所述n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，所述游戏剧本包括m个按序执行的剧本阶段，所述m为正整数。
方案确定模块830，用于对于所述m个剧本阶段中的目标剧本阶段，确定各个所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中分别对应的AI行为方案。
方案执行模块840，用于控制各个所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中，分别执行对应的AI行为方案。
综上所述，本申请实施例提供的技术方案中，通过获取参与游戏对局的n个阵营的游戏策略，然后获取与n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，对于游戏剧本中的每一个剧本阶段，确定各个AI虚拟对象在该剧本阶段中分别对应的AI行为方案，然后控制各个AI虚拟对象在该剧本阶段中分别执行对应的AI行为方案；一方面，通过定义游戏剧本，每个游戏剧本包括多个按序执行的剧本阶段，每一个剧本阶段定义了一个时间段内游戏对局的进程和走势，多个剧本阶段按序组合执行，即可以产生具有剧情的游戏对局；另一方面，通过确定各个阵营中包含的AI虚拟对象分别对应的AI行为方案，然后分别执行每个AI虚拟对象分别对应的AI行为方案，实现了团队性的AI控制；综合上述两个方面，实现了一种支持剧情和团队玩法的AI控制方案，提升了AI控制效果。
在示例性实施例中，所述方案确定模块830，包括：
角色分类子模块，用于确定所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中的角色分类；
第一分配子模块，用于根据所述AI虚拟对象的角色分类，为所述AI虚拟对象分配相应的AI控制器；
方案确定子模块，用于通过所述AI控制器确定所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中的AI行为方案。
在示例性实施例中，所述方案确定子模块，用于：
通过所述AI控制器根据所述游戏对局的实时对局状况，将所述AI虚拟对象分配到相应的逻辑控制器；
通过所述逻辑控制器确定所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中的AI行为方案。
在示例性实施例中，所述AI行为方案包括多个状态节点以及用于定义所述状态节点间切换的事件，每个状态节点对应于所述AI虚拟对象执行的一组行为。
在示例性实施例中，所述方案执行模块840，用于：
根据所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中的AI行为方案，确定与所述AI行为方案相对应的行为树；
通过所述行为树执行所述AI行为方案。
在示例性实施例中，所述剧本获取模块820，用于：
从预定义匹配关系中，获取与所述n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本；
其中，所述预定义匹配关系包括至少一组游戏策略与游戏剧本之间的匹配关系。
在示例性实施例中，所述装置800还包括：
阶段选取模块，用于在所述目标剧本阶段结束之后，获取所述游戏对局的实时状态数据；根据所述实时状态数据和预定义规则，从所述游戏剧本中选取所述目标剧本阶段的下一个剧本阶段。
请参考图9，其示出了本申请一个实施例提供的界面显示装置的框图。该装置具有实现上述界面显示方法示例的功能，所述功能可以由硬件实现，也可以由硬件执行相应的软件实现。该装置可以是上文介绍的终端，也可以设置在终端中。该装置900可以包括：界面显示模块910、卡牌显示模块920、结果发送模块930、数据接收模块940和界面刷新模块950。
界面显示模块910，用于显示游戏对局的用户界面，所述游戏对局有n个阵营参与，且每个阵营中包括至少一个人工智能AI虚拟对象，所述n为正整数。
卡牌显示模块920，用于当所述游戏对局进入到第一对局时段时，在所述用户界面中显示k个候选卡牌，每个候选卡牌对应于一种游戏策略，所述k为正整数。
结果发送模块930，用于响应于针对所述k个候选卡牌中的目标卡牌的选择指令，向服务器发送卡牌选择结果，所述卡牌选择结果用于指示所述n个阵营中的第一阵营选择所述目标卡牌。
数据接收模块940，用于接收所述服务器发送的游戏数据，所述游戏数据是基于所述n个阵营的卡牌选择结果确定出相应的游戏剧本之后，按照所述游戏剧本控制所述AI虚拟对象执行相应的AI行为方案得到的数据。
界面刷新模块950，用于基于所述游戏数据刷新显示所述游戏界面。
需要说明的是，上述实施例提供的装置，在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置与方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
请参考图10，其示出了本申请一个实施例提供的终端1000的结构框图。该终端1000可以是手机、平板电脑、可穿戴设备、多媒体播放设备、相机等电子设备。
通常，终端1000包括有：处理器1001和存储器1002。
处理器1001可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、10核心处理器等。处理器1001可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(FieldProgrammable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器1001也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器1001可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器1001还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。
存储器1002可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器1002还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器1002中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，该至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集用于被处理器1001所执行以实现上述界面显示方法。
在一些实施例中，终端1000还可选包括有：外围设备接口1003和至少一个外围设备。处理器1001、存储器1002和外围设备接口1003之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口1003相连。具体地，外围设备可以包括：射频电路1004、触摸显示屏1005、摄像头1006、音频电路1007、定位组件1008和电源1009中的至少一种。
本领域技术人员可以理解，图10中示出的结构并不构成对终端1000的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。
请参考图11，其示出了本申请一个实施例提供的服务器的结构示意图。具体来讲：
所述服务器1100包括CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)1101、包括RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)1102和ROM(Read Only Memory，只读存储器)1103的系统存储器1104，以及连接系统存储器1104和中央处理单元1101的系统总线1105。所述服务器1100还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本I/O(Input/Output输入/输出)系统1106，和用于存储操作系统1113、应用程序1114和其他程序模块1115的大容量存储设备1107。
所述基本输入/输出系统1106包括有用于显示信息的显示器1108和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备1109。其中所述显示器1108和输入设备1109都通过连接到系统总线1105的输入输出控制器1110连接到中央处理单元1101。所述基本输入/输出系统1106还可以包括输入输出控制器1110以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器1110还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
所述大容量存储设备1107通过连接到系统总线1105的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元1101。所述大容量存储设备1107及其相关联的计算机可读介质为服务器1100提供非易失性存储。也就是说，所述大容量存储设备1107可以包括诸如硬盘或者CD-ROM(Compact Disc Read-Only Memory，只读光盘)驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。
不失一般性，所述计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、EPROM(Erasable Programmable Read Only Memory，可擦除可编程只读存储器)、闪存或其他固态存储其技术，CD-ROM或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器1104和大容量存储设备1107可以统称为存储器。
根据本申请的各种实施例，所述服务器1100还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即服务器1100可以通过连接在所述系统总线1105上的网络接口单元1111连接到网络1112，或者说，也可以使用网络接口单元1111来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。
所述存储器还包括至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行，以实现上述虚拟对象的控制方法。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集在被服务器的处理器执行时以实现上述虚拟对象的控制方法。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或所述指令集在被终端的处理器执行时以实现上述界面显示方法。
可选地，该计算机可读存储介质可以包括：ROM、RAM、SSD(Solid State Drives，固态硬盘)或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括ReRAM(Resistance Random AccessMemory，电阻式随机存取记忆体)和DRAM(Dynamic Random Access Memory，动态随机存取存储器)。
在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被服务器的处理器执行时，用于实现上述虚拟对象的控制方法。
在示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品被终端的处理器执行时，用于实现上述界面显示方法。
应当理解的是，在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。另外，本文中描述的步骤编号，仅示例性示出了步骤间的一种可能的执行先后顺序，在一些其它实施例中，上述步骤也可以不按照编号顺序来执行，如两个不同编号的步骤同时执行，或者两个不同编号的步骤按照与图示相反的顺序执行，本申请实施例对此不作限定。
以上所述仅为本申请的示例性实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种虚拟对象的控制方法，其特征在于，应用于人工智能AI设计模型中，所述AI设计模型包括输入层、时间驱动层、角色控制层、AI控制层、逻辑层和行为执行层；所述方法包括：
通过所述输入层，获取参与游戏对局的n个阵营的游戏策略，所述阵营中包括至少一个AI虚拟对象，所述n为大于1的正整数；其中，所述游戏策略是控制阵营中的AI虚拟对象与其它阵营进行对战时的行为策略；
通过所述输入层，获取与所述n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，所述游戏剧本用于定义所述游戏对局的进程和走势，所述游戏剧本包括m个按序执行的剧本阶段，所述m为正整数；
通过所述时间驱动层，从所述游戏剧本中确定目标剧本阶段；
针对所述n个阵营中的各所述AI虚拟对象，分别执行如下处理，以控制各所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中，分别执行对应的AI行为方案：
通过所述角色控制层，确定所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中的角色分类；根据所述AI虚拟对象的角色分类，为所述AI虚拟对象分配相应的AI控制器；
通过所述AI控制层中的所述AI控制器，根据所述游戏对局的实时对局状况，将所述AI虚拟对象分配到相应的逻辑控制器；
通过所述逻辑层中的所述逻辑控制器，确定所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中的AI行为方案；
通过所述行为执行层，控制所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中，执行对应的AI行为方案。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述AI行为方案包括多个状态节点以及用于定义所述状态节点间切换的事件，每个状态节点对应于所述AI虚拟对象执行的一组行为。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中，执行对应的AI行为方案，包括：
根据所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中的AI行为方案，确定与所述AI行为方案相对应的行为树；
通过所述行为树执行所述AI行为方案。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述获取与所述n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，包括：
从预定义匹配关系中，获取与所述n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本；
其中，所述预定义匹配关系包括至少一组游戏策略与游戏剧本之间的匹配关系。
5.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述目标剧本阶段结束之后，获取所述游戏对局的实时状态数据；
根据所述实时状态数据和预定义规则，从所述游戏剧本中选取所述目标剧本阶段的下一个剧本阶段。
6.一种虚拟对象的控制装置，其特征在于，应用于人工智能AI设计模型中，所述AI设计模型包括输入层、时间驱动层、角色控制层、AI控制层、逻辑层和行为执行层；所述装置包括：
策略获取模块，用于通过所述输入层，获取参与游戏对局的n个阵营的游戏策略，所述阵营中包括至少一个AI虚拟对象，所述n为大于1的正整数；其中，所述游戏策略是控制阵营中的AI虚拟对象与其它阵营进行对战时的行为策略；
剧本获取模块，用于通过所述输入层，获取与所述n个阵营的游戏策略相匹配的游戏剧本，所述游戏剧本用于定义所述游戏对局的进程和走势，所述游戏剧本包括m个按序执行的剧本阶段，所述m为正整数；
方案确定模块，用于通过所述时间驱动层，从所述游戏剧本中确定目标剧本阶段；针对所述n个阵营中的各所述AI虚拟对象，分别执行如下处理：通过所述角色控制层，确定所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中的角色分类；根据所述AI虚拟对象的角色分类，为所述AI虚拟对象分配相应的AI控制器；通过所述AI控制层中的所述AI控制器，根据所述游戏对局的实时对局状况，将所述AI虚拟对象分配到相应的逻辑控制器；通过所述逻辑层中的所述逻辑控制器，确定所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中的AI行为方案；
方案执行模块，用于针对所述n个阵营中的各所述AI虚拟对象，分别执行如下处理：通过所述行为执行层，控制所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中，执行对应的AI行为方案。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述方案执行模块，用于：
根据所述AI虚拟对象在所述目标剧本阶段中的AI行为方案，确定与所述AI行为方案相对应的行为树；
通过所述行为树执行所述AI行为方案。
8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至5任一项所述的方法。
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